Med udviklingen af sofistikerede talemodeller er chatbots blevet mere intelligente og er nu i stand til at håndtere udfordrende jobs. Chatbots har vundet popularitet gennem tiden. ChatGPT-modellen fra OpenAI er et af eksemplerne. De to mest potente modeller til behandling på markedet er ChatGPT-3 og ChatGPT-4, de seneste iterationer af ChatGPT. Forskellene mellem ChatGPT-3 og ChatGPT-4, og hvordan de påvirker området for behandling af naturlige sprog, vil blive dækket i denne artikel.
En oversigt
ChatGPT er et paradigme til behandling af naturlige sprog, som skaber svar på tekstinput, der ligner svar fra et menneske ved hjælp af kunstig intelligens. Den genererer svar, der er mere præcise og relevante, ved hjælp af algoritmer, der bruger deep learning til at forstå og evaluere sproglige mønstre og kontekst. ChatGPT-modellen er blevet leveret af OpenAI i en række iterationer, hvoraf de seneste og mest potente er ChatGPT-3 og GPT-4.
De største forskelle mellem ChatGPT-3 og ChatGPT-4
Følgende faktorer og målinger kan bruges til at undersøge de primære forskelle mellem ChatGPT-3 og ChatGPT-4
Modellens arkitektur
En sprogmodels ydeevne er i høj grad påvirket af dens arkitektur. Det neurale netværk, der bruges i ChatGPT 3, er et transformerbaseret design, som er mere præcist og effektivt end typiske neurale netværk til at behandle data, der er sekventielle, herunder sprog. ChatGPT 3’s transformer-design gør det muligt at analysere længere tekstsekvenser.
På den anden side anvender ChatGPT 4 et mere sofistikeret transformatordesign kendt som “Switch-Transformer”, som er en forbedring i forhold til ChatGPT 3’s transformatordesign. Switch Transformer anvender en hierarkisk ramme til at fordøje stadig længere tekstsekvenser og give mere sofistikerede og nuancerede svar.
Begge modellers begrænsninger
Uanset hvor godt de fungerer, har ChatGPT-3 & ChatGPT-4 fortsat betydelige ulemper. Deres tilbøjelighed til at producere forudindtagede eller ukorrekte svar, især når de beskæftiger sig med følsomme emner, er en vigtig ulempe.
Mængden af strøm, der er nødvendig for at træne disse modeller, er en anden ulempe. Både ChatGPT -3 og ChatGPT -4 er ressourcetunge modeller med høje hukommelses- og behandlingskrav, hvilket kan begrænse deres anvendelighed og tilgængelighed til specifikke applikationer.
Anvendelser af ChatGPT-3 vs. ChatGPT-4
Der er flere anvendelsesmuligheder for ChatGPT-modeller, herunder chat-bots, digitale assistenter, virtuel assistent og endda indholdsproduktion. Talrige applikationer, herunder chat-bots til kundesupport, oversættelse af sprog og indholdsproduktion, har allerede brugt ChatGPT-3. Dens evne til at producere svar, der ligner menneskers, har gjort den til et vigtigt værktøj inden for behandling af naturlige sprog.
På grund af ChatGPT 4’s sofistikerede design og brug af træningsdata er det nu betydeligt mere potent og har en bredere vifte af potentielle anvendelser. Ved at undersøge og opsummere medicinske tidsskrifter kan det f.eks. bruges til at producere mere pålidelige og præcise nyhedshistorier eller hjælpe med forskning i medicin.
Forskelle i ydeevne
En sprogmodels effektivitet måles ofte ud fra, hvor præcis og effektiv den er. Med sin evne til at give meningsfulde og sammenhængende menneskelignende svar har ChatGPT -3 hævet barren for kompetence. Den er i stand til en række aktiviteter, herunder at svare på forespørgsler, afslutte sætninger og endda producere kreativt materiale. Den har dog stadig potentiale til at generere fejlagtige resultater, især når man diskuterer indviklede eller nicheprægede emner.
I modsætning hertil har ChatGPT 4 vist sig at være endnu mere effektiv end ChatGPT -3, takket være dens evne til at give mere sofistikerede og nuancerede svar. Den har også vist forbedret nøjagtighed og producerer tekst med færre fejl. ChatGPT 4’s ydeevne er mere pålidelig til en lang række applikationer og er mere ensartet på tværs af forskellige domæner.
Forskelle mellem data til træning
Mængden og standarden af de træningsdata, der er nødvendige for at udvikle en sprogmodel, har en bemærkelsesværdig indflydelse på, hvor godt den fungerer. En stor mængde information, bestående af tekster fra hjemmesider, bøger og andre ressourcer, blev brugt til at træne ChatGPT 3.0, så den kunne lære en række forskellige sproglige udtryk og indstillinger.
Konklusion
Som konklusion repræsenterer ChatGPT -3 & ChatGPT -4 to af de mest urbane sprogsimulatorer på markedet lige nu, med kapacitet til at producere velskrevne og overbevisende svar på en række stikord. Selvom designet og træningsoplysningerne for de to modeller er ret ens, giver ChatGPT -4 en række fordele i forhold til sin forgænger, herunder forbedret effektivitet på bestemte opgaver og et større datasæt til træning.
De mest almindelige spørgsmål
Her følger nogle af de mest almindelige spørgsmål om de to nævnte modeller af ChatGPT. Lad os udforske og sortere dine forvirringer sammen;
Hvordan er ChatGPT implementeret?
For at analysere og producere tekst anvender ChatGPT et neuralt netværksdesign kendt som GPT (Generative Pre-trained Transformer). For at give svar, der er rationelle og relevante for konteksten, blev det trænet på en stor mængde tekstdata.
Hvad kan jeg gøre med ChatGPT?
ChatGPT’s funktioner omfatter: besvare forespørgsler, producere indhold, komme med forslag og endda udføre job, der kræver naturlig sprogforståelse.
Ligner ChatGPT GPT-3?
GPT-3-arkitekturen er grundlaget for ChatGPT. Det er en modificeret version af GPT-3, der er designet til diskussioner i naturligt sprog.
Er ChatGPT i stand til at forstå samtalekontekst?
Ja, ChatGPT er bygget til at forstå og bevare samtalekontekst. Den kan svare med information, der er kontekstuelt relevant for tidligere kommunikation.
Kan jeg inkludere ChatGPT i mine programmer?
Ja, OpenAI giver dig adgang til dets API, så du kan inkludere ChatGPT i dine programmer, varer eller tjenester.
Er ChatGPT upartisk?
ChatGPT er sårbar over for bias i træningsdataene, ligesom mange andre sprogmodeller.